公司业绩 - 2025年前三季度公司实现营业收入56.54亿元，归母净利润4.32亿元 [1] - 前三季度研发投入为65355.21万元，占营业收入的11.56% [1] - 公司持续将研发费用维持在营收的10%以上 [1] 工业AI战略与技术进展 - 公司在“All in AI”战略引领下，正逐步迈向“AI in All”的新阶段，致力于打造全栈式工业AI应用平台 [1] - 时序大模型TPT研发与应用取得关键突破，成功实现从概念验证到规模化落地，已在石化、化工等多个真实生产场景中投入使用 [1] - 2025年8月公司发布全球首款基于时序混合专家大模型的工业Agent生成平台TPT2，深度融合模拟、优化、控制、预测、评估与统计等多类技术体系 [1] - 2025年9月公司以TPT为智能决策引擎，UCS作为执行载体，提出工业具身智能新概念，打破“虚拟思考”与“物理执行”的壁垒 [1] 数据资源与生态建设 - 公司凭借在流程工业领域超过三十年的积累，构建了规模达100EB的数据资源，覆盖石化、化工、电力、冶金、制药等5大行业 [1] - 公司采取“技术筑基+生态共赢”的发展路径，将AI能力工具化、轻量化以降低中小企业使用门槛，并联合高校、客户共建场景 [1] 国际市场拓展与行业认可 - 公司积极部署全球化战略，在东南亚、中东、非洲、拉美、北美等多个地区取得进展，成功中标印度尼西亚SAMATOR、阿尔及利亚国家石油天然气公司等项目 [1] - 2025年10月，公司时间序列大模型TPT在2025阿赫玛亚洲展上荣膺首届“流程工业创新奖”数智化类别大奖 [1] 未来展望 - 公司将继续深化“All in AI”战略，加速AI与工业场景的深度融合，拓展国际市场 [2] - 公司致力于强化在全球工业智能化进程中的技术引领与产业赋能 [2]

财务业绩 - 2025年前三季度公司实现营业收入56.54亿元，归母净利润4.32亿元 [1] - 工业AI业务中，TPT业务实现收入1.54亿元，软件年费ARR收入7691.35万元 [1] - 2025年前三季度研发投入6.54亿元，占营业收入比重达11.56% [3] 战略方向与业务进展 - 公司战略重心向工业AI、机器人等高潜力新兴业务倾斜，从“All in AI”迈向“AI in All”新阶段 [1] - 打造全栈式工业AI应用平台，将AI深度融入产品与技术体系 [1] - 提出工业具身智能新概念，以TPT为智能决策引擎、UCS为执行载体，推进工业从“自动化”走向“自主化” [2] 核心产品与技术突破 - 时序大模型TPT实现从概念验证到规模化落地，已在石化、化工等真实生产场景投入使用，获得中石化、万华化学等行业龙头认可 [1] - 发布全球首款基于时序混合专家大模型的工业Agent生成平台TPT2，用户可通过自然语言指令快速生成解决方案 [2] - TPT2发布当日取得预订单518家，成交112套，线上申请注册用户达3268名 [2] 全球化与市场拓展 - 积极部署全球化战略，中标印度尼西亚SAMATOR、阿尔及利亚国家石油天然气公司等项目，进入墨西哥国家石油、西麦斯水泥等企业供应商短名单 [2] - 活跃于美国ARC行业领导力论坛、德国汉诺威工业展等国际舞台，提升全球影响力 [2] - 公司有望凭借技术与布局进一步扩大市场份额 [3] 研发与数据资源 - 持续保持研发投入占比10%以上，引进高端自动化控制系统、工业软件、AI领域人才，系统升级研发体系 [3] - 凭借三十余年行业积累，构建规模达100EB的数据资源，覆盖50多个细分行业，累计部署控制系统超10万套 [2] 生态建设与行业认可 - 将AI能力工具化、轻量化，通过开放平台降低中小企业使用门槛，联合高校、客户共建场景 [3] - 联合百余家产业伙伴发起成立“工业AI数据联盟”，推动工业数据要素的安全流通与价值转化 [3] - 时间序列大模型TPT在2025阿赫玛亚洲展上荣膺首届“流程工业创新奖”数智化类别大奖 [3]

财务业绩 - 2025年前三季度公司实现营业收入56.54亿元，归母净利润4.32亿元 [1] - 工业AI业务中TPT业务实现收入1.54亿元，软件年费ARR收入为7691.35万元 [1] - 前三季度研发投入为6.54亿元，占营业收入的11.56% [4] 工业AI战略与产品进展 - 公司战略重心向工业AI、机器人等高潜力新兴业务倾斜，从“All in AI”迈向“AI in All”新阶段 [1][2] - 时序大模型TPT实现从概念验证到规模化落地的关键突破，已在石化、化工等多个真实生产场景投入使用 [2] - 发布全球首款基于时序混合专家大模型的工业Agent生成平台TPT2，当日取得预订单518家，成交112套，线上注册用户达3268名 [2] 国际化战略 - 公司在东南亚、中东、非洲、拉美、北美等多个地区取得进展，中标印度尼西亚SAMATOR、阿尔及利亚国家石油天然气公司等项目 [3] - 公司进入墨西哥国家石油、西麦斯水泥等重要企业的供应商短名单，并活跃于美国ARC论坛、德国汉诺威工业展等国际舞台 [3] 数据资源与研发投入 - 公司拥有规模达100EB的数据资源，覆盖50多个细分行业，服务客户超过37000家，累计部署控制系统超过10万套 [4] - 公司持续将研发费用维持在营收的10%以上，积极引进高端人才，系统性升级研发体系 [4] 生态建设 - 公司采取“技术筑基+生态共赢”路径，通过开放平台降低AI使用门槛，并联合高校、客户共建场景 [4] - 公司联合百余家产业伙伴发起成立“工业AI数据联盟”，推动工业数据要素的安全流通与价值转化 [4]

公司业绩表现 - 2025年前三季度公司实现营业收入56.54亿元，归母净利润4.32亿元 [1] - 前三季度TPT业务实现收入1.54亿元，软件年费ARR收入达7691.35万元 [1] - 2025年前三季度公司研发投入为65,355.21万元，占营业收入的11.56% [4] 工业AI战略与产品进展 - 公司战略从“All in AI”迈向“AI in All”新阶段，致力于打造全栈式工业AI应用平台 [2] - 时序大模型TPT实现从概念验证到规模化落地的关键突破，在石化、化工等多个真实生产场景投入使用并获得行业龙头企业认可 [2] - 发布全球首款基于时序混合专家大模型的工业Agent生成平台TPT2，平台深度融合多类技术体系，用户可通过自然语言指令快速生成解决方案 [2] - TPT2发布当日取得预订单518家，成交112套，线上申请注册用户达3268名 [2] - 以TPT为智能决策引擎，UCS作为执行载体，提出工业具身智能新概念，实现“感知—认知—决策—执行”的完整闭环 [3] - 公司时序大模型TPT在2025阿赫玛亚洲展上荣膺首届“流程工业创新奖”数智化类别大奖 [6] 国际化战略与市场拓展 - 公司在东南亚、中东、非洲、拉美、北美等多个地区取得积极进展，成功中标印度尼西亚SAMATOR、阿尔及利亚国家石油天然气公司等标志性项目 [3] - 公司进入墨西哥国家石油、西麦斯水泥等重要企业的供应商短名单，并活跃于美国ARC行业领导力论坛、德国汉诺威工业展等国际舞台 [3] 核心竞争力与数据优势 - 公司在流程工业领域拥有超过三十年的积累，构建了规模达100EB的数据资源，覆盖50多个细分行业 [4] - 公司服务客户超过37000家，累计部署控制系统超过10万套，为工业AI技术优化与应用落地提供坚实支撑 [4] 行业生态建设 - 公司采取“技术筑基+生态共赢”发展路径，将AI能力工具化、轻量化以降低中小企业使用门槛，并联合高校、客户共建场景 [5] - 公司联合百余家产业伙伴发起成立“工业AI数据联盟”，推动工业数据要素的安全流通与场景化价值转化 [5] 行业市场前景 - 据工信部统计，2025年1—6月我国工业软件产品收入达1445亿元，同比增长8.8% [4] - 中国工控网数据显示，2024年中国工业自动化整体市场规模突破2598亿元，未来几年预计将保持稳定增长 [4]

财务表现 - 2025年上半年实现营业收入38.3亿元，归属于上市公司股东的净利润3.54亿元 [1] - 工业AI产品TPT收入达1.17亿元，机器人产品收入达1.1亿元 [1] 工业AI战略进展 - 持续推进"AllinAI"战略并向"AIinAll"阶段迈进 [2] - 时序大模型TPT已在110余个真实生产场景落地应用，获中石化、万华化学等行业龙头认可 [2] - 8月28日发布全球首款基于时序混合专家大模型的工业Agent生成平台TPT2，实现对前代产品的显著升级 [2] 机器人业务突破 - 围绕"AI+平台+危险源巡检与操作、供应链物流、人形机器人装备"推动解决方案规模化应用 [2] - 与沙特阿美合作研发的智能巡检机器人ARAMCOBOTGEN2进入实际部署阶段 [3] - 行业首例飞梭机器人交付中石化镇海炼化罐区，中标多个千万级机器人项目包括广东白云科技黑灯物流机器人系统、特变电工超特高压智能物流系统 [3] 国际化拓展 - 在东南亚、中东、非洲、中亚、拉美及北美等全球多个地区取得积极成果 [4] - 中标印尼SAMATOR、阿尔及利亚国家石油天然气公司等标志性项目 [4] - 进入墨西哥国家石油PEMEX和西麦斯水泥CEMEX供应商名单，与巴西国家石油、书赞桉诺等领先企业达成关键合作里程碑 [4] 行业竞争壁垒 - 在流程工业领域拥有超过30年技术积累，服务客户超过37000家 [4] - 集散控制系统DCS国内市占率连续十四年保持第一，累计部署控制系统超10万套 [4] - 沉淀约100EB行业数据资源，为工业AI技术迭代与应用落地奠定基础 [4]